International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.56-61
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2021
Neighbor path selection is to pre-select alternate routes in case geographically correlated failures occur simultaneously on the communication network. Conventional heuristic-based algorithms no longer improve solutions because they cannot sufficiently utilize historical failure information. We present a novel solution model for neighbor path selection by using machine learning technique. Our proposed machine learning neighbor path selection (ML-NPS) model is composed of five modules- random graph generation, data set creation, machine learning modeling, neighbor path prediction, and path information acquisition. It is implemented by Python with Keras on Tensorflow and executed on the tiny computer, Raspberry PI 4B. Performance evaluations via numerical simulation show that the neighbor path communication success probability of our model is better than that of the conventional heuristic by 26% on the average.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.847-855
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2009
While many studies on feasibility analysis for housing projects have been released, the main focus was on economic feasibility and factors related to developers were not clearly identified enough to be used in practice. In order to establish a feasibility analysis model for apartment development projects requested by developers in Korea, 31 driving factors behind projects' success were identified under seven different categories. Criterions of the each factor were also developed, and weight of each factor was assigned by applying the Analytical Hierarchy Process(AHP). Finally, based on the Monte Carlo simulation, the feasibility analysis model was established, providing probability distribution of project's grade. The model was applied to 12 housing projects to verify its reliability, and found that the model properly filtered projects that are unlikely to be profitable, indicating reasonable reliability of the model. The model can be a useful tool for contractors, especially with less experience in analyzing project development feasibility.
본 연구에서는 M&S(Modeling and Simulation) 기법을 통하여 보증 유도탄의 주기적 검사방법을 제시하였다. 유도탄 운용 개념과 예측된 저장신뢰도로부터 시나리오를 작성, 이를 기반으로 모의시험을 위한 모델링을 수행하고 시뮬레이션 프로그램으로 구현하였다. 그리고, 시뮬레이션 결과와 이론적인 추정치를 비교 검토하고, 목표로 하는 정상작동확률을 달성할 수 있는 최적의 주기점검 방안을 제시한다.
최근에 근접 인증(proximity authentication)을 위해 사용하는 RFID 시스템이 경계 위조(distance fraud), 마피아 위조(mafia fraud), 테러리스트 위조(terrorist fraud) 공격들과 같은 다양한 위치 기반의 중계 공격(relay attack)들에 취약함이 증명되었다. 이러한 중계 공격들을 방지하기 위해 리더와 태그사이의 데이터 왕복 전송 시간을 측정하는 경계 결정(distance-bounding) 프로토콜이 한 해결책으로 연구되고 있다. 2008년에 Munilla와 Peinado는 Hancke-Kuhn이 제안한 프로토콜을 수정하여 보이드-시도(void-challenge) 기법을 적용한 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안하였다. Hancke-Kuhn 프로토콜과 비교하여 Munilla-Peinado의 프로토콜은 공격자에게 n번의 왕복에서(5/8)n의 성공 확률을 제공함으로써 공격 성공 확률을 감소시켜준다. 하지만 저장 공간 낭비와 많은 해쉬 함수 연산으로 인해 저비용 수동형 태그에는 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 태그측의 해쉬 함수 연산량을 줄이고, 적은 저장 공간을 요구함으로써 저비용 수동형 태그에 적합한 새로운 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 경계 결정 프로토콜은 Munilla-Peinado의 프로토콜과 비교하여 저장 공간 효율성과 연산 효율성을 높여줄 뿐만 아니라, $(5/8)^n$의 공격자 성공 확률을 보장함으로써 동일한 안전성을 제공할 수 있다.
2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
The trend of computerization is significant in Korea even at its beginning stage, especially for governmental administration. However, full-fledged success of computerization in an organization is reported to be rare while the cost of computerization has been high and increasing. This paper is concerned with two features for the successful implementation of a computerized system in an organization selection criteria for the computerization among the possible candidate projects and project selection models. Due to the dearth of literature regarding successful implementation of computerization, other sources of literature with respect to R & D management, method engineering, etc. were reviewed to develop a set of factors influencing successful computerization. Thus, project selection criteria for computerization of governmental administration are developed and organized as follows: cost of computerization project including both system development and operating cost, quanitative and qualitative benefits of computerization project, probability of technical and implementation success of computerization and other organizational and political factors to be considered. These criteria are broken down into detailed sets of subcriteria to be measured. To select a project after thorough consideration of the selection criteria, a project selection model which takes into account all criteria together has to be developed. In the study three project selection models are suggested and developed. They are the checklist model, multi-stage cut-off model, and composite criteria model. A detailed procedure for each of the three models is illustrated. Although the project selection criteria and models are developed here primarily for the computerization of governmental administration, they are easily applicable to other settings of computerization. Finally, some caveats for the use of selection criteria and models are discussed.
Tuberculosis (TB) remains a threat to public health and is the leading cause of death globally. Isoniazid (INH) is an important first-line agent for the treatment of TB considering its early bactericidal activity. Resistance to INH is now the most common type of resistance. Resistance to INH reduces the probability of treatment success and increases the risk of acquiring resistance to other first-line drugs such as rifampicin (RIF), thereby increasing the risk of multidrug-resistant-TB. Studies in the 1970s and 1980s showed high success rates for INH-resistant TB cases receiving regimens comprised of first-line drugs. However, recent data have indicated that INH-resistant TB patients treated with only firs-tline drugs have poor outcomes. Fortunately, based on recent systematic meta-analyses, the World Health Organization published consolidated guidelines on drug-resistant TB in 2019. Their key recommendations are treatment with RIF-ethambutol (EMB)-pyrazinamide (PZA)-levofloxacin (LFX) for 6 months and no addition of injectable agents to the treatment regimen. The guidelines also emphasize the importance of excluding resistance to RIF before starting RIF-EMB-PZA-LFX regimen. Additionally, when the diagnosis of INH-resistant TB is confirmed long after starting the first-line TB treatment, the clinician must decide whether to start a 6-month course of RIF-EMB-PZA-LFX based on the patient's condition. However, these recommendations are based on observational studies, not randomized controlled trials, and are thus conditional and based on low certainty of the effect estimates. Therefore, further work is needed to optimize the treatment of INH-resistant TB.
The purpose of this paper is to construct $\ulcorner$CIDEAR(Cross Impact-DEA-AR)$\lrcorner$ model which evaluates proposed R&D projects considering cross impact among them and selects proper projects to utilize resources efficiently as well as to maximize efficacy of investments. For this purpose, $\ulcorner$CIDEAR$\lrcorner$ model is designed as the following six steps. $\ulcorner$Decision Theory Evaluation Model$\lrcorner$ is for setting and selecting the evaluation items according to the structured procedure of evaluation system. The priority of items is decided at $\ulcorner$AR Decision Model$\lrcorner$$\ulcorner$Cross Impact Estimation Model$\lrcorner$ is for computing the final probability of success and the result is used to revise the evaluation results of $\ulcorner$Decision Theory Evaluation Model$\lrcorner$. $\ulcorner$Resource Performance Analysis Model$\lrcorner$ classifies the proposed R&D projects on the basis of required resources and expected performance. Consequently, the possibility of bias of project selection can be prevented. $\ulcorner$Priority Oder Decision Model$\lrcorner$ is for computing the efficacy of proposed projects. Finally, $\ulcorner$Efficacy-Efficiency Cause Analysis Model$\lrcorner$ analyzes the structure of efficacy and efficiency of the projects. The major findings and significances of this study are summarized as follows: (1) $\ulcorner$CIDEAR$\lrcorner$ model can deal with the affairs of R&D projects having the characteristics of mutual independence as well as mutual dependence in the point of efficacy and efficiency. Hence, it is possible to evaluate and select R&D projects more accurately. (2) It can be possible to raise the possibility of projects success. R&D manager can use the information for project management because the efficacy-efficiency structure of selected projects can be analyzed. (3) We proved the usefulness of the constructed $\ulcorner$CIDEAR$\lrcorner$ model using an case about twenty-one R&D projects of a leading company of electronic industry in Korea.
본 연구에서는 IEEE 802.11ay의 비대칭 링크를 위한 Beamforming (BF) Training (BFT)을 소개하고 주요 기술을 구현하였다. 비대칭 링크를 위한 BFT는 Access Point (AP)와 통신하기에 불충분한 링크 버짓(link budget)을 가지고 있는 Station (STA)의 BFT 성공 확률 향상을 목표로 한다. 비대칭 링크를 위한 BFT는 AP의 quasi-omni 수신 모드 사용을 막기 위해 directional BFT allocation을 활용하며, 이를 통해 STA의 BFT 성공 확률을 높일 수 있다. 그러나 현재 IEEE 802.11ay를 지원하는 네트워크 시뮬레이터가 없어서 이러한 BFT의 성능 검증이 쉽지 않다. 본 연구는 ns-3에 비대칭 링크를 위한 BFT을 구현하고 Training RX (TRN-R) subfield와 BFT allocation과 같은 주요 기술에 대해서 소개한다. 새로 구현한 BFT의 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 GMPLS 네트워크의 생존성을 높이기 위해 서브네트워크를 이용한 2가지 유형의 동적 복구 방안들을 제안하고, 그의 특성을 분석한다. 제안한 방식은 전체 GMPLS 네트워크를 몇 개의 서브네트워크로 나누고, 장애가 발생된 장소에 따라 복구 방식과 보호 방식을 혼합하여 적용한 방식과 GMPLS 네트워크를 주 서브네트워크와 보조 서브네트워크로 나누고 장애가 발생한 지점에 따라 서브네트워크 별로 복구 방식을 적용하는 방안이다. 두 방식의 성능을 시뮬레이션을 통해 네트워크자원 이용 율과 복구 성공률, 평균 복구 시간을 분석하고, 기존 방식과 비교 분석하였다. 그 결과 기존 l+l, 1:1, 1:N의 보호 방식보다는 두 방식 모두 자원이용 효율은 증가하였다. 복구 성공률과 평균 복구 시간은 기존의 경로 복구 방식에 비해, 단일 장애에 대해서는 우수하지만 다중 장애에 대해서는 약간 열세임을 확인하였다. 그러나 단일 경로에서 다중 링크 장애가 발생할 확률은 낮으므로, 실제 적용 시 문제가 되지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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